Atmosphere & Solar Radiation Modeling Group



Evaluación y predicción de los recursos energéticos solares mediante integración de técnicas de inteligencia artificial y modelos de predicción numérica (SOLPREMO)

ENE2007-67849-CO2-01


Las energías renovables tienen la ventaja de una menor incidencia en el medio ambiente en comparación con otras fuentes de energía; sin embargo, su rendimiento está condicionado por variaciones en el tiempo y en el clima.

A lo largo de los próximos años se espera una creciente dependencia del suministro energético de fuentes renovables.

Así, el Plan de Energías Renovables 2005-2010 (PER) tiene como objetivo incrementar hasta el 12% en 2010 la cobertura de energía primaria con fuentes renovables.

De este incremento, una parte importante corresponde a la generación eléctrica con energía solar, térmica y fotovoltaica, que totalizan 1000 MW nuevos instalados en el periodo 2005-2010.

Para alcanzar estas metas y conseguir una mayor penetración de la generación eléctrica de origen solar, sobre todo en un contexto de fuerte crecimiento de la penetración de otras fuentes renovables como la eólica, es necesario propiciar la integración de la producción solar dentro de las estructuras de suministro energético actual.

Es en este marco donde el conocimiento detallado y con antelación del recurso solar disponible, al tratarse de una fuente de energía intermitente, presenta una importancia estratégica.

El éxito futuro de las energías renovables como la solar vendrá determinado, en gran medida, por una adecuada evaluación de los recursos disponibles y una correcta previsión de su variabilidad.

La importancia que tiene la evaluación y predicción del recurso solar queda patente si se tiene en cuenta que la Internacional Energy Agency (IEA), dentro de su programa Solar Heating and Cooling (SHC), ha creado recientemente un grupo de trabajo sobre el conocimiento del recurso solar y su gestión una de cuyas tres actividades principales, bajo la supervisión del Dr. Richard Meyer, se centra en mejorar las técnicas relativas a la predicción del recurso solar, en escalas de horas a días, y también en escala estacional (http://re.jrc.cec.eu.int/iea-shc-task36/).

En el presente proyecto pretendemos desarrollar una metodología específicamente pensada para la estimación y predicción del recurso solar disponible en la zona sur de España, donde a lo largo de los próximos años se espera la instalación de una considerable cantidad de potencia eléctrica de origen solar.

Para ello se propone emplear dos metodologías, con el propósito de que una adecuada integración de los resultados proporcionados por cada una de ellas pueda ofrecer mejores resultados que por separado. En particular, se pretende integrar la información obtenida mediante:
  1. El empleo de modelos meteorológicos predicción numérica (subproyecto 1: UJAEN)
  2. El empleo de técnicas estadísticas (subproyecto 2: UALM) Los objetivos del proyecto son obtener:
    1. Una evaluación del potencial que tienen los modelos meteorológicos de mesoscala, en particular el modelo MM5, para la evaluación de los recursos solares con resolución de pocos kilómetros.
    2. Una evaluación del uso de técnicas basadas en inteligencia artificial, como las redes neuronales, para, mediante su aplicación a imágenes de satélite y datos radiométricos de campo, obtener estimaciones y predicciones de la radiación solar en superficie.
    3. Una predicción con el modelo MM5 y con técnicas de inteligencia artificial del valor de las componentes de la radiación y la temperatura a lo largo de las siguientes 48 horas de forma determinista y con resolución horaria. Y la evaluación posterior de su utilidad.
    4. Una predicción probabilista con el modelo MM5 de la radiación global y temperatura con resolución diaria a un plazo medio, de 3 a 10 días. Y la evaluación posterior de su utilidad.
    5. Una predicción probabilística con el modelo MM5 de la radiación global y la temperatura a escala mensual y estacional. Y la evaluación posterior de su utilidad.


    Los resultados serán contrastados en los diversos emplazamientos donde los grupos de investigación integrantes del proyecto poseen estaciones radiométricas, y con datos de la Universidad de Granada, CIEMAT e INM.

    Así mismo, la participación de los EPOs será fundamental de cara a evaluar la utilidad de las predicciones. Para darle mayor utilidad a los resultados, se llevará a cabo, en el último año del proyecto, una predicción operacional determinista, como la descrita en el punto tercero, para la mitad sur de España y utilizando análisis operativos del NCEP.

    Los resultados serán difundidos a través de una página web. El objetivo final es contribuir a la futura integración de las instalaciones solares, tanto fotovoltaicas como termosolares, en el sistema de producción eléctrico y así contribuir a la difusión, maduración y éxito de este tipo de fuentes de energía.